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    "rsquared和rsquared_adj都是评估线性回归模型拟合效果的指标。\n",
    "rsquared，也称为R平方（R-squared），表示自变量（即X）可以解释因变量（即Y）的变异性的比例，范围在0到1之间，值越接近1表示模型对数据的拟合越好。具体来说，R平方等于残差平方和与总平方和的比例，其中残差平方和是残差（即观测点与拟合线之间的距离）的平方和，总平方和是所有观测点的方差和。\n",
    "rsquared_adj，也称为调整后的R平方（Adjusted R-squared），增加了模型复杂度的惩罚项，用于在模型中引入新的变量时，避免过拟合。因此，它通常比R平方值更好地评估模型的预测能力。与R平方类似，它的值也在0到1之间，越接近1表示模型越好。与R平方不同的是，R平方频繁地误导人们认为添加更多的自变量就会提高拟合质量。这是因为添加更多的自变量总是会提高R平方值，而不管它们是否真正有用。但是，调整后的R平方值可以有效地惩罚这些无用的自变量。\n",
    "代码中使用rsquared\n"
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